¿Cómo prioriza la calidad de los datos?

1 Evaluar el impacto

El primer paso para priorizar la calidad de los datos es evaluar el impacto de los errores, inconsistencias o brechas de datos en sus objetivos, resultados y partes interesadas. Por ejemplo, puede hacerse preguntas como: ¿Qué tan críticos son estos datos para su análisis? ¿Cómo afectará la calidad de los datos a sus resultados y recomendaciones? ¿Qué tan sensibles son estos datos para su audiencia y sus expectativas? ¿Qué tan costoso o arriesgado es solucionar o ignorar los problemas de calidad de los datos? Al responder a estas preguntas, puede identificar los problemas de calidad de datos más importantes y urgentes que requieren su atención.

2 Definir las dimensiones

El segundo paso para priorizar la calidad de los datos es definir las dimensiones o criterios que utilizará para medir y evaluar la calidad de los datos. Hay muchas dimensiones posibles de la calidad de los datos, como precisión, integridad, coherencia, puntualidad, validez, confiabilidad y relevancia. Sin embargo, no todas las dimensiones son igualmente relevantes o importantes para cada conjunto de datos o caso de uso. Por lo tanto, debe seleccionar las dimensiones que coincidan con su propósito, contexto y estándares. Por ejemplo, puede utilizar un marco de calidad de datos, como el propuesto por la Asociación de gestión de datos

3 Aplicar las técnicas

El tercer paso para priorizar la calidad de los datos es aplicar las técnicas o métodos que utilizará para evaluar y mejorar la calidad de los datos. Existen muchas técnicas posibles para la gestión de la calidad de los datos, como la elaboración de perfiles de datos, la limpieza de datos, la validación de datos, la integración de datos, el enriquecimiento de datos y la supervisión de datos. Sin embargo, no todas las técnicas son igualmente factibles o efectivas para cada conjunto de datos o situación. Por lo tanto, debe elegir las técnicas que se adapten a sus recursos, limitaciones y objetivos. Por ejemplo, puede utilizar un análisis de costo-beneficio, una evaluación de riesgos o una matriz de priorización para ayudarle a decidir.

5 Implementar los comentarios

El quinto paso para priorizar la calidad de los datos es implementar los comentarios o sugerencias que reciba de sus partes interesadas o usuarios con respecto a la calidad de los datos. Esto es importante para garantizar la mejora continua, el aprendizaje y la adaptación de su proceso de gestión de la calidad de los datos. Por ejemplo, puede usar encuestas, entrevistas o grupos focales para recopilar comentarios sobre la calidad de los datos. También puede usar métricas, indicadores o puntos de referencia de calidad de datos para supervisar los comentarios sobre la calidad de los datos. A continuación, puede utilizar estos comentarios para identificar problemas, prioridades o soluciones de calidad de datos nuevos o cambiantes.

6 Revisar el proceso

El sexto paso para priorizar la calidad de los datos es revisar el proceso o enfoque que se utiliza para priorizar la calidad de los datos. Esto es importante para garantizar la coherencia, la eficiencia y la eficacia del proceso de gestión de la calidad de los datos. Por ejemplo, puede utilizar auditorías, evaluaciones o revisiones para evaluar los puntos fuertes, débiles, oportunidades y amenazas de su proceso de gestión de calidad de datos. También puede utilizar las prácticas recomendadas, los estándares o las directrices para comparar y mejorar el proceso de gestión de la calidad de los datos. A continuación, puede utilizar esta revisión para refinar o revisar las prioridades, dimensiones, técnicas, resultados, comentarios o procesos de calidad de los datos.

7 Esto es lo que más debe considerar

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